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1.
基于双重准则的二自由度预测控制——连续情况   总被引:4,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
刘兵  冯纯伯 《自动化学报》1998,24(6):721-726
对二自由度连续预测控制系统进行了讨论,在保留连续预测控制基本特点的条件下,取包含连续预测控制指标项,灵敏度及补灵敏的综合指标函数,通过广义谱分解及构造丢番方程,求得使闭环系统内稳的解,最后举例说明该方法的有效性。  相似文献
2.
面向信息服务的网格资源管理器的设计   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
设计一个面向信息服务的网格资源管理器的架构,该架构分为全局和局部管理器.介绍一个新的作业调度算法,该算法的特点是根据历史作业执行时间来预测当前作业的执行时间,在调度时考虑作业执行时间和截止时间2个要素.试验证明该算法比目前常用的Max-Min和Min-Min算法具有更好的性能.  相似文献
3.
基于双重准则的二自由度预测控制——离散情况   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
刘兵  冯纯伯 《自动化学报》1998,24(6):834-836
1引言 文[1]已指出,文[2]不具有预测控制的基本特点,并且忽略了噪声对系统的影响.本文基于文[2]的思想,在设计预测控制系统时直接考虑噪声的影响.  相似文献
4.
多变量连续预测控制的动态补偿   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文利用多变量系统的频域设计方法-特征结构分解,将多变量系统分解为一组独立的SISO特征子系统,对各特征子系统,通过加权补偿,由极点配置保证闭环特征子系统稳定,进而保证原闭环系统渐近稳定。  相似文献
5.
适用于不确定环境中的DVS软实时调度算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了解决嵌入式软实时系统的节能问题,提出了一种DVS调度算法。它的特点是克服了任务执行时间不确定所带来的干扰,在运行时动态地寻找最优电压调节方案。实验表明:该调度算法可以很好地保证软实时系统的效率和稳定性,即使在处理器超载的情况下,也能自动调节,超过99%的作业可以在时间期限之前完成。对多种随机任务集的评测显示,该调度算法使得系统能耗平均减少15%以上。  相似文献
6.
网格应用程序执行时间预测系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了合理利用网格资源和改进应用程序的执行性能,需要对应用程序的执行时间进行实时预测,为任务调度系统和网格用户提供调度依据.本文工作建立了执行时间预测系统,周期性的产生预测信息并转换为统一格式注册到网格信息服务中.本文使用资源映射方法预测应用程序执行时间,并且设计一组实验测试系统性能.实验结果表明,本系统能够低开销,灵敏地预测执行时间,并且预测误差较小.  相似文献
7.
用线性回归的加权分配法对工作流时间的预测*   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
为了更好地为一项新设计任务估算合理的设计时间,为流程设计者提供科学的、优化的决策支持.以项目需求和创新性为评价标准,采用线性回归法对工作流中的设计过程进行预测,对得到的回归方程进行线性回归关系的显著性检验,并给出了预测时间值的置信区间.采用加权分配法对工作流各个节点的执行时间进行估算,给出了加权分配法的公式,并采用正态分布对工作流及工作流各个任务节点的工作进度进行了估算.  相似文献
8.
基于AdaBoost.MH算法的汉语多义词消歧   总被引:1,自引:1,他引:0  
本文提出一种基于AdaBoost.MH算法的有指导的汉语多义词消歧方法,该方法利用AdaBoost.MH算法对决策树产生的弱规则进行加强,经过若干次迭代后,最终得到一个准确度更高的分类规则;并给出了一种简单的终止算法中迭代的方法;为获取多义词上下文中的知识源,在采用传统的词性标注和局部搭配序列等知识源的基础上,引入了一种新的知识源,即语义范畴,提高了算法的学习效率和排歧的正确率。通过对6个典型多义词和SENSEVAL3中文语料中20个多义词的词义消歧实验,AdaBoost.MH算法获得了较高的开放测试正确率(85.75%)。  相似文献
9.
基于行程时间多步预测的实时路径导航算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对现有车辆导航算法仅考虑单一数据,使所得路径实际行程时间比预期更长的问题,首先建立了基于卡尔曼滤波理论的行程时间多步预测模型;其次,提出了综合利用实时数据、行程时间多步预测数据及历史数据的实时路径导航算法,并改进了其实现的核心算法Dijkstra_pred.实验结果表明,基于三类数据的实时路径导航算法所得路径的实际行程时间从整体上优于仅采用实时数据的导航算法,且路径变化较少.  相似文献
10.
This work describes a computational approach for a typical machine-vision application, that of human action recognition from video streams. We present a method that has the following advantages: (a) no human intervention in pre-processing stages, (b) a reduced feature set, (c) modularity of the recognition system and (d) control of the model’s complexity in acceptable for real-time operation levels. Representation of each video frame and feature extraction procedure are formulated in the lattice theory context. The recognition system consists of two components: an ensemble of neural network predictors which correspond to the training video sequences and one classifier, based on the PREMONN approach, capable of deciding at each time instant which known video source has potentially generated a new sequence of frames. Extensive experimental study on three well known benchmarks validates the flexibility and robustness of the proposed approach.  相似文献
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